

# 计算模型的复杂度

from model import shufflenet_v2_x1_0
net = shufflenet_v2_x1_0(num_classes=12) # 注意：模型内部传参数和不传参数，输出的结果是不一样的

# 计算网络参数
total = sum([param.nelement() for param in net.parameters()])

# 精确地计算：1MB=1024KB=1048576字节
print('Number of parameter: % .4fM' % (total / 1e6))



